गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङमा हामी कसरी अनुमानकहरू प्रयोग गरेर भविष्यवाणीहरू गर्न सक्छौं, र कपडाका छविहरूलाई वर्गीकरण गर्ने चुनौतीहरू के हुन्?
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङमा, अनुमानकहरू प्रयोग गरेर भविष्यवाणीहरू गर्न सकिन्छ, जुन उच्च-स्तरीय API हरू हुन् जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण र तालिम दिने प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ। अनुमानकहरूले प्रशिक्षण, मूल्याङ्कन, र भविष्यवाणीको लागि एक इन्टरफेस प्रदान गर्दछ, यसले बलियो र स्केलेबल मेसिन लर्निङ समाधानहरू विकास गर्न सजिलो बनाउँछ। Google क्लाउड मेसिनमा अनुमानकहरू प्रयोग गरेर भविष्यवाणीहरू गर्न
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, फेसनमा मेशिन लर्निंग प्रयोग केस, परीक्षा समीक्षा
हामीले हाम्रो मोडेलमा उच्च शुद्धता प्राप्त गर्न प्रयोग गर्न सक्ने केही हाइपरपेरामिटरहरू के हुन्?
हाम्रो मेसिन लर्निङ मोडेलमा उच्च शुद्धता प्राप्त गर्न, हामीले प्रयोग गर्न सक्ने धेरै हाइपरपेरामिटरहरू छन्। हाइपरपेरामिटरहरू समायोज्य मापदण्डहरू हुन् जुन सिक्ने प्रक्रिया सुरु हुनु अघि सेट गरिन्छ। तिनीहरूले सिकाउने एल्गोरिदमको व्यवहारलाई नियन्त्रण गर्छन् र मोडेलको प्रदर्शनमा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्छन्। विचार गर्न को लागी एक महत्वपूर्ण हाइपरपेरामिटर हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, फेसनमा मेशिन लर्निंग प्रयोग केस, परीक्षा समीक्षा
डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN) क्लासिफायरमा स्विच गरेर हामी कसरी हाम्रो मोडेलको प्रदर्शन सुधार गर्न सक्छौं?
फेसनमा मेसिन लर्निङ प्रयोग केसको क्षेत्रमा गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNN) क्लासिफायरमा स्विच गरेर मोडेलको कार्यसम्पादन सुधार गर्न, धेरै मुख्य कदमहरू लिन सकिन्छ। गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूले विभिन्न डोमेनहरूमा ठूलो सफलता देखाएको छ, कम्प्युटर दृष्टि कार्यहरू जस्तै छवि वर्गीकरण, वस्तु पत्ता लगाउने, र विभाजन। द्वारा
गुगल क्लाउड मेशिन लर्निङमा टेन्सरफ्लोको अनुमानक फ्रेमवर्क प्रयोग गरेर हामी कसरी रेखीय वर्गीकरण गर्ने?
गुगल क्लाउड मेशिन लर्निङमा TensorFlow को अनुमानक फ्रेमवर्क प्रयोग गरेर रैखिक वर्गीकरणकर्ता निर्माण गर्न, तपाईंले डेटा तयारी, मोडेल परिभाषा, प्रशिक्षण, मूल्याङ्कन, र भविष्यवाणी समावेश गर्ने चरण-दर-चरण प्रक्रिया अनुसरण गर्न सक्नुहुन्छ। यो विस्तृत व्याख्याले तपाईंलाई यी प्रत्येक चरणहरू मार्फत मार्गदर्शन गर्नेछ, तथ्यात्मक ज्ञानमा आधारित शिक्षात्मक मूल्य प्रदान गर्दछ। 1. डाटा तयारी: निर्माण गर्नु अघि क
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, फेसनमा मेशिन लर्निंग प्रयोग केस, परीक्षा समीक्षा
फेसन-MNIST डेटासेट र क्लासिक MNIST डेटासेट बीच के भिन्नता छ?
फेसन-MNIST डेटासेट र क्लासिक MNIST डेटासेट छवि वर्गीकरण कार्यहरूको लागि मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा प्रयोग हुने दुई लोकप्रिय डेटासेटहरू हुन्। जबकि दुबै डेटासेटहरूमा ग्रेस्केल छविहरू हुन्छन् र सामान्यतया बेन्चमार्किङ र मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूको मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिन्छ, तिनीहरू बीच धेरै मुख्य भिन्नताहरू छन्। सबैभन्दा पहिले, क्लासिक MNIST डेटासेटले छविहरू समावेश गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, फेसनमा मेशिन लर्निंग प्रयोग केस, परीक्षा समीक्षा